要使用ChatGPT来写代码，需要将问题转化为自然语言形式，并提供适当的上下文以指导模型生成有意义的代码。以下是一种简单的方法：

1. 准备输入：构建对话提示，通过与模型进行交互，指示它应该编写一个特定功能的代码，例如：

```

用户：请帮我编写一个函数，计算两个数字之和。

AI助手：当你调用这个函数时，你会传入哪些参数？该函数返回什么结果？

用户：函数接收两个整数作为参数，并返回它们的和。

AI助手：好的，请稍等片刻……

2. 模型训练和设置：使用OpenAI GPT或其他类似Transformer架构进行训练，可以采用强化学习预处理方式（如改进蒙特卡洛树搜索）或者无监督学习（MLE），根据需求选择。

3. 运行ChatGPT并解析输出：在此步骤中，您需要运行经过训练好的模型，并解析其生成结果，通常情况下，

- 将系统回答作为输入发送给ChatGPT；

- 接收聊天机器人生成的回答；

- 从回答中提取所需部分（即生成代码段）。

4. 具体实现过程因工具、框架而异，在该步骤中需要与开发所用的语言和工具进行交互，将生成的代码整合到真实环境中，可以使用字符串操作、代码复制等方式来修改和组织生成的代码段。

请注意ChatGPT是一个以文本为基础的模型，因此会有一些局限性：

- 在某些情况下，它可能无法提供完全正确或令人满意的答案；

- 它可能会产生不安全或错误的代码；

- 它不能很好地理解输入中涉及数学运算、数据结构等方面较复杂内容。